Qu’est-ce que la Data ?
Voiture autonome, chatbot, mais aussi algorithmes de recommandations… L’intelligence artificielle a le vent en poupe ! Et pour cause, cette discipline promet une création de valeur très importante pour les entreprises… Si elle savent l’utiliser à bon escient.
En effet, les applications de l’intelligence artificielle, appelé techniquement « Data Science » nécessitent des professionnels spécialisés pour transformer la “donnée” en informations permettant de prendre des décisions.
Une révolution en cours
Nous assistons à une véritable « révolution de la data » depuis quelques années. En voici les principales raisons :
Le déluge de données : le carburant de cette révolution est la donnée. Ainsi, selon une étude d’IBM, 90% des données mondiales ont été créées au cours des 2 dernières années. Ces données sont ensuite exploitées par les algorithmes.
Les algorithmes utilisés sur les données sont de plus en plus performants. Les chercheurs en IA ont notamment mis au point des « réseaux de neurones » artificiels dont les performances dépassent celles des humains !
La puissance de calcul est en constante progression. Pour construire des systèmes d’IA, les chercheurs ont besoin de machine puissantes.
Les entreprises s’emparent donc de ce phénomène pour améliorer leurs stratégies commerciales et leur compétitivité. Accuser un retard en Data peut être fatal pour une entreprise, ce qui crée de nombreuses opportunités d’emploi.
Les métiers de la Data et de la Supply Chain
Le Business Intelligence Analyst
Aussi appelé Data Analyst BI, il est devenu un rôle majeur dans de nombreux secteurs d’entreprise. Sa capacité à rendre l’information accessible grâce à ses outils et méthodes joue un rôle crucial dans la prise de décisions stratégiques ou commerciales. Le Business Intelligence Analyst possède des compétences d’analyse bien sûr mais sait aussi synthétiser et simplifier l’information, et maîtrise plusieurs technologies et langages tels que SQL, Python, Tableau ou encore PowerBI pour ne citer qu’eux.
Le Data Analyst
Comme son nom l’indique, ce professionnel est responsable de transformer les données brutes en informations utilisables par l’entreprise. Les données sont partout, mais pour faire la différence, il faut être capable de les faire parler !
Au quotidien, le Data Analyst soutient l'entreprise dans sa prise de décision, en réalisant des rapports ou encore des tableaux de bord.
Ses compétences lui permettent de manipuler les données, et de les mettre en forme pour en faciliter la compréhension. Pour cela, il utilise de multiples outils, un soupçon de mathématique, et de bonnes capacités d’analyse.
Le Data Scientist
Le Data Scientist est à la croisée des chemins entre la programmation, les mathématiques et la compréhension « business ». En général, il est capable de réaliser les tâches des autres métiers ci-dessus. Mais il peut aller encore plus loin, en programmant des algorithmes puissants pour prédire le futur.
Ne soyez pas surpris si vous voyez d’autres intitulés utilisés pour désigner ce métier. Sa définition est parfois floue, et varie d’une entreprise à l’autre.
Pour exercer son métier, le Data Scientist possède de fortes connaissances en mathématiques, et de bonnes compétences en programmation. Il est aussi capable de comprendre les enjeux des équipes métiers qu’il sert.
Progressivement, ce métier se spécifie, en laissant apparaître de nouveaux métiers comme :
l’Ingénieur Machine Learning : à la fois expert en données et en développement informatique, il est spécialisé dans l'entraînement et dans le déploiement des modèles d'apprentissage à l'aide d’algorithmes.
l’Ingénieur IA : un profil très complet, possédant à la fois des compétences en conception et mise en oeuvre de modèles d'algorithmes très sophistiqués, l'ingénieur IA va travailler sur des projets de programmes informatiques intuitifs imitant l'intelligence humaine (comme les voitures autonomes ou ChatGPT par exemple).
Le Supply Chain Analyst
Le Supply Chain Analyst joue un rôle essentiel dans la gestion et l’analyse des données de la chaîne logistique. Il joue également un rôle dans la formation des acteurs opérationnels aux outils de visualisation de données dans but de synthétiser et de communiquer efficacement les informations liées à la chaîne d’approvisionnement.
Le Supply Chain Analyst utilise des langages et des technologies comme SQL et Python, ainsi que des outils de data visualisation tels que PowerBi et Tableau, et même des logiciels comme Excel. Grâce à ces outils, il pourra traiter de larges volumes de données, créer des outils de simulation et des tableaux de bords.
